一文读懂| 融资上亿美元，Roadstar.ai是何来头？

今日，自动驾驶初创公司 Roadstar.ai 宣布已完成1.28亿美元的A轮融资(约合8.12亿人民币)，本轮融资由双湖资本和深创投集团联合领投，云启资本、招银国际，以及元璟资本跟投。据了解，此次融资可能是截至目前国内无人驾驶领域宣布的最高融资额。

Roadstar.ai表示，随此次融资资讯一起，公司将对外发布其第一代面向国内复杂城市道路的无人驾驶技术解决方案——Aries（锐），此解决方案在成本控制方面具备行业优势。

那么，备受资本追捧的Roadstar.ai究竟是怎样的一家公司？Roadstar.ai表示将发布的第一代无人驾驶解决方案Aries又有哪些新亮点？

Roadstar.ai公司背景

Roadstar.ai是一家主打L4自动驾驶的科技公司，成立于2017年5月，由三位联合创始人佟显乔（CEO）、衡量（CTO）、周光（首席机器人专家）创立。

据官方资料显示，过去一年，Roadstar.ai 已完成硅谷、深圳两地研发中心的建立，吸引了来自全球的多位工程师加盟，并在美国及中国完成公开路测。其中，路测已经实现加州平均一个月一次人工干预、国内高复杂城市路况环境下连续数小时无人工接管。

Roadstar.ai融资情况

2017年06月27日，硅谷L4自动驾驶团队“Roadstar.ai”获千万美元天使轮融资，由云启资本、松禾资本、银泰资本、耀途资本等机构投资。

2018年5月15日，Roadstar.ai 宣布已完成1.28亿美元的A轮融资(约合8.12亿人民币)，本轮融资由双湖资本和深创投集团联合领投，老股东云启资本，以及招银国际、元璟资本跟投。

Roadstar.ai 创始团队背景

（从左到右依次是：周光、佟显乔、衡量）

Roadstar.ai的三位联合创始人佟显乔、衡量、周光，曾就职于谷歌、苹果、特斯拉、英伟达、百度等公司，有丰富的自动驾驶实战经验，他们集合了各自的发展优势，创立了Roadstar.ai公司。

2016年，这三位联合创始人同属于百度无人车团队。其中，衡量是Sensing组的经理和技术负责人，而佟显乔是定位和地图组的技术负责人，周光则负责标定、同步、感知等方面的工作，三人的创业之路也由此种下机缘。

公司CEO佟显乔是弗吉尼亚理工大学无人车方向博士。他先后在Nvidia自动驾驶算法组以及Apple从事无人车研发的“特殊项目组”供职，在定位和地图方向上积累了深厚的经验。

CTO衡量毕业于清华大学，并在斯坦福大学的GPS Lab学习四年后获得EE PhD。毕业后，衡量先后在Google地图街景组和Tesla Autopilot组从事研发工作，成为自动驾驶领域软硬件架构、传感器、定位等方向的专家。

首席机器人专家周光曾在杨振宁创立的清华基科班获得本科学位后，进入德州大学攻读人工智能 PhD；曾在2015年大疆全球开发者大赛上获得第一名。毕业后，周光进入百度硅谷无人车团队。目前，全世界主流的自动驾驶技术选型是多传感器融合（sensor fusion），而周光正是机器人以及感知（perception）方面的专家，能将传感器与感知最优化的结合。

Roadstar.ai采用多传感器融合器方案

Roadstar.ai选择以多传感器融合的方案切入自动驾驶，即通过“算法+成本可控的传感器”方式，来进行L4级别自动驾驶的研发。

联合创始人衡量表示，它不以某一种传感器为主，而是包括了多个激光雷达之间的融合，多个摄像头之间的融合，以及激光雷达与摄像头、毫米波雷达的融合。

在业务方面，Roadstar.ai 与整车厂商和供应商合作，为他们定型开发相应的 Level 4 级别无人驾驶系统，其中包括多传感器融合技术、软件以及提供自动驾驶车辆需要的高精度地图服务。

Roadstar.ai以两大方式切入自动驾驶领域

具体来说，Roadstar.ai将通过前装（指车辆出厂时就会装备电子产品的市场）和后装（车辆出厂后才装备电子产品的市场）两种方式切入自动驾驶领域。

前装方面，Roadstar.ai在乘用车和商用车方面均有涉猎。在乘用车领域，Roadstar.ai将与整车厂进行合作，为整车厂的车型定制开发出相应的L4级别无人驾驶系统，同时Roadstar.ai也会开发在限定区域内的无人驾驶解决方案，比如园区、封闭校园等。而在商用车方面，该公司主要与商用车、建设机械、农用机械进行合作，提供针对场景的无人驾驶解决方案。

在做后装时，Roadstar.ai会将无人驾驶方案所必须的传感器集成到一个盒子里，这样，通过总线控制，其就可以实现对车辆的无人驾驶控制。在高精度地图方面，Roadstar.ai将可以提供支持L4无人驾驶解决方案需要的高精度地图，同时还能实现地图的实时更新，并有调度和部署的整套云解决方案。

Roadstar.ai将发布的无人驾驶解决方案Aries具有成本优势

Roadstar.ai表示将对外发布新的无人驾驶技术解决方案——Aries（锐）。这款产品搭载纯中国国产激光雷达的无人驾驶Level 4解决方案，在成本控制方面具备优势。

从目前的无人驾驶市场来看，要做出低成本、高可靠性的自动驾驶解决方案，是全球自动驾驶公司的的共同目标。

如果都用实验级的设备改装一辆车，激光雷达就需六七十万，而高精陀螺仪、车速传感器、差分GPS等设备也要几十万，这就意味着，一辆车的改造成本很可能就要在200万元左右，如此高昂的价格也制约了其商业推广及普及。

并且，在高级别自动驾驶，即高度自动及完全自动驾驶领域中，激光雷达是目前各大无人车企(百度、谷歌、福特等)的重要传感器解决方案。

因此，作为汽车部件，低成本、小体积且能嵌入车身的固态激光雷达是一大刚需和应用趋势，它既可降低成本又符合车载需求。激光雷达作为更优的技术，目前未能得到广泛应用的主要障碍是其低下的产能以及随之带来的高昂的价格。

Roadstar.ai CEO 佟显乔曾对此表示，使用多传感器融合方案，并考虑未来固态激光雷达带来的成本下降，2018年自动驾驶系统的成本会在50万左右，2019年还会降到30万以内，在2020年甚至会降到8万以内，让技术更为普及。